本发明专利技术公开了一种货车车厢体积自动测量方法、装置、智能终端及存储介质，根据货车车厢的图像数据确定至少构成三个相互正交向量的车厢关键点，根据世界坐标系和图像坐标系的映射关系确定车厢关键点对应的第一约束方程，根据车厢关键点构成的向量的正交关系确定第二约束方程，根据货车车厢的点云数据确定第三约束方程，求解第一约束方程、第二约束方程和第三约束方程，获得车厢关键点的世界坐标，从而计算出货车车厢的体积。与现有技术相比，通过求解方程来计算货车车厢的体积，计算简单方便、效率高。效率高。效率高。
【技术实现步骤摘要】
货车车厢体积自动测量方法、装置、智能终端及存储介质
[0001]本专利技术涉及自动测量
，尤其涉及的是一种货车车厢体积自动测量方法、装置、智能终端及存储介质。
技术介绍
[0002]物流运输时，在高速公路收费站需要对货车车厢体积进行自动测量以根据车厢体积的不同收取不同的费用。
[0003]目前自动测量货车车厢体积大都采用光电体积测量系统，需要同时使用扫描仪、摄像机和传感器等设备，通过采集货车车厢的点云数据实现货车车厢的三维重建，从而求出货车车厢的体积。计算复杂、效率较低。
[0004]因此，现有技术还有待改进和提高。
技术实现思路
[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种货车车厢体积自动测量方法、装置、存储介质及扫地机，旨在解决现有技术中自动测量货车车厢体积时计算复杂、效率较低的问题。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术第一方面提供一种货车车厢体积自动测量方法，其中，所述方法包括：获取货车车厢的三维点云数据和二维图像数据；基于所述二维图像数据，获得货车车厢的车厢关键点和所述车厢关键点的图像坐标，所述车厢关键点为所述货车车厢的顶点且所有的所述车厢关键点至少构成三个相互正交的向量；基于世界坐标系和图像坐标系的映射关系、预设相机内参参数、所述车厢关键点的图像坐标及世界坐标，构建第一约束方程；基于所述向量之间的正交关系及所述车厢关键点的世界坐标，构建第二约束方程；根据所述三维点云数据获得货车车厢在世界坐标系任一维度上的尺寸，利用所述尺寸和位于所述维度上的车厢关键点的世界坐标构建第三约束方程；求解所述第一约束方程、所述第二约束方程和所述第三约束方程，获得所述车厢关键点的世界坐标，根据所述车厢关键点的世界坐标计算货车车厢的体积。
[0007]本专利技术第二方面提供一种货车车厢体积自动测量装置，所述装置包括：数据获取模块，用于获取货车车厢的三维点云数据和二维图像数据；车厢关键点模块，用于基于所述二维图像数据，获得货车车厢的车厢关键点和所述车厢关键点的图像坐标，所述车厢关键点为所述货车车厢的顶点且所有的所述车厢关键点至少构成三个相互正交的向量；第一约束方程模块，用于基于世界坐标系和图像坐标系的映射关系、预设相机内参参数、所述车厢关键点的图像坐标及世界坐标，构建第一约束方程；第二约束方程模块，用于基于所述向量之间的正交关系及所述车厢关键点的世界坐标，构建第二约束方程；第三约束方程模块，用于根据所述三维点云数据获得货车车厢在世界坐标系任一维度上的尺寸，利用所述尺寸和位于所述维度上的车厢关键点的世界坐标构建第三约束方程；体积计算模块，用于求解所述第一约束方程、所述第二约束方程和所述第三约束方程获得所述车厢关键点的世界坐标，根据所述车厢关键点的世界坐标计算货车车厢的体积。
[0008]本专利技术第三方面提供一种货车车厢体积自动测量系统，包括线扫描仪、相机及处理器，其中，所述线扫描仪用于采集货车车厢的三维点云数据；所述相机用于采集货车车厢的二维图像数据；所述处理器根据任意一项上述货车车厢体积自动测量方法对所述三维点云数据和所述二维图像数据进行处理得到所述货车车厢的体积。
[0009]本专利技术第四方面提供一种智能终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的货车车厢体积自动测量程序，所述货车车厢体积自动测量程序被所述处理器执行时实现任意一项上述货车车厢体积自动测量方法的步骤。
[0010]本专利技术第五方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有货车车厢体积自动测量程序，所述货车车厢体积自动测量程序被处理器执行时实现任意一项上述货车车厢体积自动测量方法的步骤。
[0011]由上可见，本专利技术方案根据货车车厢的图像数据确定至少构成三个相互正交向量的车厢关键点，根据世界坐标系和图像坐标系的映射关系确定车厢关键点对应的第一约束方程，根据车厢关键点构成的向量的正交关系确定第二约束方程，根据货车车厢的点云数据确定第三约束方程，求解第一约束方程、第二约束方程和第三约束方程，获得车厢关键点的世界坐标，从而计算出货车车厢的体积。与现有技术相比，通过求解方程来计算货车车厢的体积，计算简单方便、效率高。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0013]图1是本专利技术实施例提供的货车车厢体积自动测量系统架构示意图；
[0014]图2是本专利技术实施例提供的货车车厢体积自动测量方法流程示意图；
[0015]图3是图2实施例中线扫描仪方位示意图；
[0016]图4是图2实施例的车厢关键点示意图；
[0017]图5是图2实施例中步骤S500具体流程示意图；
[0018]图6是图2实施例中获得的车厢关键点的世界坐标示意图；
[0019]图7是另一实施例中车厢关键点示意图；
[0020]图8是本专利技术实施例提供的货车车厢体积自动测量装置的结构示意图；
[0021]图9是本专利技术实施例提供的智能终端的内部结构原理框图。
具体实施方式
[0022]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况下，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。
[0023]应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、
操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0024]还应当理解，在本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0025]还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0026]下面结合本专利技术实施例的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0027]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是本专利技术还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广，因此本专利技术不受下面公开的具体实施例的限制。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种货车车厢体积自动测量方法，其特征在于，包括：获取货车车厢的三维点云数据和二维图像数据；基于所述二维图像数据，获得货车车厢的车厢关键点和所述车厢关键点的图像坐标，所述车厢关键点为所述货车车厢的顶点且所有的所述车厢关键点至少构成三个相互正交的向量；基于世界坐标系和图像坐标系的映射关系、预设相机内参参数、所述车厢关键点的图像坐标及世界坐标，构建第一约束方程；基于所述向量之间的正交关系及所述车厢关键点的世界坐标，构建第二约束方程；根据所述三维点云数据获得货车车厢在世界坐标系任一维度上的尺寸，利用所述尺寸和位于所述维度上的车厢关键点的世界坐标构建第三约束方程；求解所述第一约束方程、所述第二约束方程和所述第三约束方程获得所述车厢关键点的世界坐标，根据所述车厢关键点的世界坐标计算货车车厢的体积。2.如权利要求1所述的货车车厢体积自动测量方法，其特征在于，获取货车车厢的二维图像数据之后，还包括：获取货车车厢的边界与图像边缘之间的距离；当所述距离小于设定阈值时，重新获取货车车厢的二维图像数据。3.如权利要求1所述的货车车厢体积自动测量方法，其特征在于，在所述获取货车车厢的三维点云数据和二维图像数据之前，包括预先对用于拍摄货车车厢的相机进行标定，获得所述预设相机内参参数和预设相机畸变参数；在获取货车车厢的二维图像数据之后，还包括根据所述预设相机内参参数和所述预设相机畸变参数，对所述二维图像数据进行畸变矫正。4.如权利要求1所述的货车车厢体积自动测量方法，其特征在于，所述根据所述点云数据获得货车车厢在世界坐标系任一维度上的尺寸，包括：基于所述点云数据，获得货车车厢在所述维度上的两个端点；根据所述端点的平面坐标，计算两个端点之间的距离，获得货车车厢在所述维度上的尺寸。5.如权利要求1所述的货车车厢体积自动测量方法，其特征在于，将用于拍摄货车车厢的相机的光心点设为世界坐标系的坐标原点以使世界坐标系和相机坐标系重合。6.如权利要求5所述的货车车厢体积自动测量方法，其特征在于，所述车厢关键点的第一约束方程的表达式为：f
x
*X
C
+(u0‑
u)*Z
C
＝0，f
x
*Y
C
+(v
O
‑...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱贝贝，辛冠希，
申请(专利权)人：奥比中光科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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